Objective: This study was to identify whether working memory (WM) can be clearly subdivided according to auditory and visual modality. To do this, we administered the most recent and universal clinical WM measures in a mixed psychiatric sample. Methods: A total of 115 patients were diagnosed on the basis of DSM-IV diagnostic criteria and with MINI-Plus 5.0, a structured diagnostic interview. WM subtests of Korean version of Wechsler Adult Intelligence Scale-IV and Korean version of Wechsler Memory Scale-IV were administered to assess WM. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to observe whether WM measures fit better to a one-factor or two-factor model. Results: CFA results demonstrated that a two factor model fits the data better than one-factor model as expected. Conclusion: Our study supports a modality model of WM, or the existence of modality-specific WM systems, and thus poses a clinical significance of assessing both auditory and visual WM tests.
The importance of urban and regional natural park increases because of the needs for preserving the natural resources and providing with natural recreation space in nature. This planning of natural park management should be established based on the research of the various natural resources in the park. But for the lack of effective data synthesizing methods and concepts, only some restricted factors for zoning plan are considered even though GIS computer system for large complex simulation is used. Therefore, in this study three ecological zoning models such as Basic Factor Model (BFM), Visual Landscape Model (VLM) and Comprehensive Ecological Model (CEM) are proposed and applied to Byounsan Peninsula Nature Park(BPNP) for comparison with the current natural park zoning. The BFM has three components -elevation, slope and vegetation. The VLM has applied with six components -elevation, slope, vegetation, road type, and the visual distance. Finally the CEM's modelling factors have included all of BFM, VLM components are added with the land use type, nature and historic resource factors. The zoning concept of BPNP was based on "Minimization" focused on the specific factors. But introduced modelling concept is "Optimization" based on the total ecological environment. So the result of the modelling has larger area for preservation and development zoning compared with the current zoning whose characteristics are ambiguous which allows the environmental destruction. The future study issues will be the determination of the weighting factor, component reconsideration based on the ground truth data and the agriculture residential area zoning.
인간의 시각피질의 특징은 특별한 방향성을 갖거나 시간적인 주파수 변화를 동반하는 자극에는 민감하게 반응하지만, 공간 위상의 선택적 자극에는 둔감하게 작용한다는 것이 고등 포유동물의 시각 피질에 대한 생리학적 실험으로 증명되었다. 이 결과는 위치에 민감한 단순 세포의 분포가 복잡 세포의 분포에 비하여 상대적으로 적은 생리학적 특징에 기인한 것으로 본 논문에서는 원시 시각 피질을 구성하는 단순 세포와 복잡 세포 가운데 더 넓은 분포의 복잡 세포 모델링을 가버 웨이블릿 변환을 이용한 영상추정 반복 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 모델은 영상의 경계 및 모서리의 검출 평가와 함께 기존의 생리학적 실험논문과 구현한 모델의 결과 사이의 일관성을 확인하였다. 구현된 모델은 단순 세포와 복잡 세포가 함께 분포하는 망막의 수용 장을 완전한 형태를 구현할 수 없는 제한이 있지만, 시각 피질을 일부를 담당하는 복잡 세포를 알고리즘의 관점에서 구현하여 더 완전한 시각 피질 모델의 기초로 활용할 수 있다.
The existing GOMS model overestimates the performance time of mouse activities because it describes them in a serial sequence. However, parallel movements of eye and hand(eye-hand coordination) have been dominant in mouse activities and this eye-hand coordination is the main factor for the overestimation of performance time. In this study, therefore, the revised CGOMSL model was developed to implement eye-hand coordination to the mouse activity to overcome one of the limitations of GOMS model, the lack of capability for parallel processing. The suggested revised CGOMSL model for drag activity, as an example for one of mouse activities in this study, begins visual search processing before a hand movement but ends the visual search processing with the hand movement in the same time. The results show that the revised CGOMSL model made the prediction of human performance more accurately than the existing GOMS model. In other words, one of the limitations of GOMS model, the incapability of parallel processing, could be overcome with the revised CGOMSL model so that the performance time should be more accurately predicted.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.255-265
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2013
3DTV is expected to be a promising next-generation broadcasting service. On the other hand, the visual discomfort/fatigue problems caused by viewing 3D videos have become an important issue. This paper proposes a perceptual quality assessment metric for a stereoscopic video (SV-PQAM). To model the SV-PQAM, this paper presents the following features: temporal variance, disparity variation in intra-frames, disparity variation in inter-frames and disparity distribution of frame boundary areas, which affect the human perception of depth and visual discomfort for stereoscopic views. The four features were combined into the SV-PQAM, which then becomes a no-reference stereoscopic video quality perception model, as an objective quality assessment metric. The proposed SV-PQAM does not require a depth map but instead uses the disparity information by a simple estimation. The model parameters were estimated based on linear regression from the mean score opinion values obtained from the subjective perception quality assessments. The experimental results showed that the proposed SV-PQAM exhibits high consistency with subjective perception quality assessment results in terms of the Pearson correlation coefficient value of 0.808, and the prediction performance exhibited good consistency with a zero outlier ratio value.
볼륨렌더링은 주로 의학 및 과학 분야에서 사용되는 기법이었으나, 하드웨어의 발달과 더불어 다양한 응용프로그램에서의 적용이 가능해짐에 따라 볼륨렌더링에 대한 관심이 증가하고 있다. 볼륨렌더링의 시각화에 있어서 쉐이딩은 물체의 깊이 정보를 효율적으로 전달하여 시각적 인지에 큰 도움이 된다. 전역조명을 사용하면 시각적 인지를 향상시킬 수 있지만, 많은 GPU 메모리의 사용과 긴 연산시간으로 인해 프로그램과의 상호작용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 렌더링 속도의 저하를 최소화하며 볼륨렌더링에 사실적인 쉐이딩을 적용하기 위하여 이미지 공간 폐색 쉐이딩 모델을 제안하고자 한다.
The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권2호
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pp.132-137
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2004
Most of the current computer vision theories are based on hypotheses that are difficult to apply to the real world, and they simply imitate a coarse form of the human visual system. As a result, they have not been showing satisfying results. In the human visual system, there is a mechanism that processes information due to memory degradation with time and limited storage space. Starting from research on the human visual system, this study analyzes a mechanism that processes input information when information is transferred from the retina to ganglion cells. In this study, a model for the characteristics of ganglion cells in the retina is proposed after considering the structure of the retina and the efficiency of storage space. The MNIST database of handwritten letters is used as data for this research, and ART2 and SOM as recognizers. The results of this study show that the proposed recognition model is not much different from the general recognition model in terms of recognition rate, but the efficiency of storage space can be improved by constructing a mechanism that processes input information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4476-4491
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2021
Video service providers tend to face user network problems in the process of transmitting video streams. They strive to provide user with superior video quality in a limited bitrate environment. It is necessary to accurately determine the target bitrate range of the video under different quality requirements. Recently, several schemes have been proposed to meet this requirement. However, they do not take the impact of visual influence into account. In this paper, we propose a new multi-category model to accurately predict the target bitrate range with target visual quality by machine learning. Firstly, a dataset is constructed to generate multi-category models by machine learning. The quality score ladders and the corresponding bitrate-interval categories are defined in the dataset. Secondly, several types of spatial-temporal features related to VMAF evaluation metrics and visual factors are extracted and processed statistically for classification. Finally, bitrate prediction models trained on the dataset by RandomForest classifier can be used to accurately predict the target bitrate of the input videos with target video quality. The classification prediction accuracy of the model reaches 0.705 and the encoded video which is compressed by the bitrate predicted by the model can achieve the target perceptual quality.
1999년 "공공기관의기록물관리에관한법률"이 제정되고 난 후 10년이 지난 현재, 기록관리에 대한 관심은 공공분야에서 문화예술분야로 점차 넓어지고 있다. 그러나 아직까지 문화예술분야 기록의 중요성에 대한 인식이 부족하여 정보의 산재, 기록의 유실 등이 빈번하게 일어나고 있다. 하나의 예로, 국내의 많은 문화재는 정확한 매매계약이나 증여증서가 없어 이를 추적하기가 매우 어려운 현실이고, 이러한 문화예술 창작품은 도굴이나 비공개 경매, 공식적이지 않은 유통경로를 통해 떠돌아다니고 있다. 문화예술 창작품은 그 나라의 문화수준을 반영하기에, 유통경로를 아는 것은 그 나라의 문화수준을 가늠하는 척도가 된다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점에서 출발하였다. 경제의 성장과 문화예술에 대한 관심의 증대로 시각예술작품에 대한 중요성 인식이나 가치를 인정하는 사회가 되었으나, 작품에 대한 미적가치만을 앞세우는 작품만능주의 팽배로 시각예술작품의 맥락을 보여주거나 사회와의 소통 과정에서 생산된 기록정보들은 도외시 되었다. 문화예술 선진국에 비하여 국내에서는 유명 작가에 관한 기록, 작품에 녹아 있는 철학 담론에 대한 기록정보들은 흔히 찾아볼 수 없다. 작품을 전시하고 난 후 생산된 기록정보 또한 전시에 앞서 홍보자료나 참고자료로만 이용될 뿐 이를 남기려는 노력은 부족하다. 이에 시각예술기록정보에 대한 중요성을 인식하고, 후대에 예술사적 가치뿐만 아니라 역사적 가치를 전해주기 위해 체계적인 관리가 필요하다고 판단하였다. 최근 시각예술작품이나 시각예술기록정보가 전자적으로 생산된 것이 아니라 하더라도, 작품이나 기록에 대한 관리는 모두 기관의 시스템에서 이루어지고 있기 때문에 메타데이터는 체계적 관리의 필수적인 방안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 시각예술기록정보의 특성을 반영한 다중 엔티티 데이터모델 설계로 시각예술기록을 체계적으로 관리하려 하였다. 메타데이터는 기록이 입수되는 시점부터 관리, 보존 및 활용되는 기록의 모든 과정에서 필요로 한다. 시각예술기록은 객체, 행위주체, 업무, 규정 등과 유기적인 관계를 가질 때 그 가치가 풍부해지진다. 시각예술기록정보 관리를 위한 다양한 맥락정보는 다양한 엔티티들과 함께 관계를 맺는 다중 엔티티 모델로 설계되어야 관리의 효율성이 높아지고, 기록정보에 대한 설명성 또한 높아진다. 때문에 이들을 각자 독립적인 엔티티로 설계하고, 이들의 관계를 지정해주는 방식으로 데이터모델을 설계하여 체계적으로 시각예술기록정보를 관리할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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